AIが雇用の意思決定に客観性をプラス–インフォア予測
今回は「AIが雇用の意思決定に客観性をプラス–インフォア予測」についてご紹介します。
関連ワード （経営等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
インフォアジャパンは、「2021年のテクノロジー活用に関する予測」を発表した。
主な予測は3つで、「イベント体験の再構築、マルチテナントクラウドがスタンダードに」「採用プロセスの変革、医療現場での活用増加」「デジタルサプライチェーンの加速、人工知能（AI）が需要供給のマッチングに不可欠に」が挙げられている。
イベント体験の再構築については、2021年は世界の注目を集める東京五輪やウィンブルドン選手権などの大規模なイベントが控えており、クラウドは私たちのイベント体験の常識を完全に再構築しつつあるとしている。観客の興奮をリアルタイムに分析することによる番組ハイライトや広告の最適化、遅延のないライブ映像、観客との対話のモデレートなど、こうした全てが堅固なクラウドプラットフォームでホスティングされるという。
またマルチテナントのクラウドソリューションを使用すると、手動アップデートやハードウェアの老朽化を気にせずに、常に最先端のテクノロジーを利用することができるとし、マルチテナントのクラウドソリューションの活用は、俊敏性と革新性を維持しながら、電子的な不要物を削減し、持続可能な目標に近づくための差別化要因になるとしている。
2つ目の採用プロセスの変革については、人事部門ではAIを活用することで、データに基づき採用候補者の文化的適合性などを判断することができるようになり、より積極的な採用を進められるとしている。今後は履歴書の審査を自動化するインテリジェントなスクリーニングソフトウェアや、候補者をリアルタイムに採用するリクルーターチャットボット、候補者の適合性を評価するデジタル面接などの技術革新が一般化し始めるという。AIのアルゴリズムはバイアスを減らして、雇用の意思決定に客観性を加えることも可能になる。
さらに、医療分野ではグローバルレベルのデータセットに機械学習をリアルタイムに適用することで、医療専門家は、スタッフと患者の接触をより正確に追跡し、正確な診断が可能になるという。また、AIを活用した予測分析は、個人防護具（PPE）の需要予測や人員配置の最適化、より効果的で持続的なワクチンの開発などに応用することができるとした。
3つ目のデジタルサプライチェーンについては、効率化とコストに焦点が当てられがちだったが、今後は俊敏性と回復力（レジリエンス）に焦点が移るという。デジタル化されたマルチエンタープライズのサプライチェーンを導入すると、エンドツーエンドの可視性が高まり、より優れた予測分析や高度な自動化を推進できるようになるという。これにより、市場需要に基づいて柔軟にサプライチェーンの調整や変更が可能になり、パートナー企業と効果的に連携することができる。
また、AIはサプライチェーンの需要と供給のマッチングにおいても不可欠になるとしている。2020年に起きたサプライチェーンの混乱が顕在化するにつれて、リアルタイムに需要と供給のマッチングを予測することは、人力だけでは不可能だと分かり、2021年には同分野でAIの導入が加速し、労働者の経験と勘が補強され、変化する市況に対するインテリジェントな洞察が提供されるようになると予測されている。
経営とは – コトバンク
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